维克托?迈尔?舍恩伯格在大数据系统研领域的先河作《大数据时代》中曾经提到:“然数据还没有被列入企业的资产负表,但这只是一个间问题”。数据作为银行重要的资产,需我们重
资产是指企过去经营交易戒各项事项形成的,由企业拥有戒控制,预期会企业带来经济益的资源。类比资产的义,数据资产是企业戒组织拥有戒控制,能带来未来经济利益的数据资源。因此,并不是有的数据都是资产,只有可控制、可计量、可变现的数据才可能成为资。其中,实现数据资的可变现属性,体现据价值的过程,称“数据资化”。怎样识别数据资产、利用现有的数资产创造价值,是金融机构不得
数据资产的属性,主要包括可控制、可计量可变。其主要含义
可控制
目前,数据的所有权问题还没有统一的定。从来源控制力度来分,数据可以分类:一是生产型数据。例如搜索引公司对使用其搜引擎的户执行各种行为收集、整理和分。这
于用户,但控制和使用权却在企业手中,企业可以自由地最限度地发其商业价值。二是加工型数据,对原始生产型数据的再加工不提炼,如金融机构依靠网络爬虫具、黑客手段、嵌入式渠道入口等获取经过自身加工的数据。此类数据中,数据的使用权经过法授权的是金融构可控制的数资,如果们并不能对数据拥有合法的控制权使用权,则该类据并不属于
可量化
数据要为资产,必须能够用货币进行可靠的计量。尽管目前多数企业已经意到了数据作为资产的可能性,但除了极少数与以据交易为主营业务的公司外,其余企业尚无法为准的量化数据资,无论是现的会计分类科目的置、资产披露形式、使用命不摊销方等均缺乏
虽然数尚无法作为资产在企业财务中得到真正的应用,将数据列入无资产的收益则不言而喻:例如很多高科技业具有较长的投入产出期,如能将其通过交易手获得的数据,实际支付款作为入价值计入无形资产,则能为企业形有效税盾,降低企
可变现
资本区别于一般产品的特征在于其不断增的可能性。因此,如果不能为企业带来经利益,数据便不能称之为资产。只有能够转化数并实增值的企业,其数据才能称为“数据
以数据资产核心商业模式主要有租售数据模式、租售信息模、数据媒体模式、数据能模式、数据间运营模式和大数技术模式等六种。其中,租售据式,主要是出售戒出租原始数据;租售信息模式,则是出售戒者租经过整合、提炼、萃取信息;字媒体模主要是通过数字媒体运营商进行精准营销;数据使能模式,其代表性企业诸如阿里巴巴公司,通过提供大量的金融数据挖及分析服务,协劣其行开展因缺乏数据而难以足新业务,如消信贷、企业小额贷款业务等;数据空间运营模式主要出租数据存储空间;大数技术模式则针对类数据
同时数据资产共享性也给使得数据的应用领域和价值成越大。而,做数资产管理的时候,银很可能会遇到一系列的问题,如数据架构失控、元数管混乱、数据标准缺失、数据质量参差、数据增长无序、数据安问题突出等。这问题的核心根往往在于IT变更频、积木式迭代,以及烟囱式建,缺乏企业级整体架构和
2.数据资产管理(Data Asset Management,简称DAM,是规划、控制提供数据及息资的一组业务职能,包括开、执
有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控、保护、交付和提高数据资产
在国际上,着数管理行业的成熟和发展,数据资产管理作为门与业管理领域逐被人广泛研究和结。国外一些数据资领域的与家和学者成立了数据产理与业论坛和组织—国际数据管理协会,DAMA International,,并总结数据产管理相关论指体系 DAMA—DMBOK。根据其经典理论,数据资产管理一般包括:,1)数据理,,2)数据架构,,3)数据开发,,4)数操管理,,5)数据安全理,,6)主数据理,,7)数据仓库和商务智能管理,,8)文档和内管理,,9)元数据管,,10)数质量理十大
按照数据的生期,可以将数据资产管理划分为基础层、数据层、分层和价值层共四层架体系。其中,基础层着于基础架构和设置,含数据库和商务智能管理、数据全理等;数据层着重于数据获取,质量和标准,包含数据治理、数据架构、考数据和主数据管理、元数据理、据质量管理;分析层重于数据挖掘、建模不分析数开发,包含数据操作管理和数据分析等;价值层则是数据资产理的最高层,是数据为企业创造值、促进生产、提高业经营果和企业戓略的最终解决案。大数据时代下,价值导向的数据应用是企业级数据资产变现架构的核心。基数据资产管理的四层架构,融机构可以有地开发、用不同
领域,通过分释放数据的价值帮劣企业提升市场竞争力。以价值为导向,指的是企业需要识别其在各个管理及务域的需求,包括戓略规划、经营效率、风险理、合规内审等方方面,并确数据类别和数据需求,以及相应模型分析、基础架
3.数据资产的保值增
数据既具备资产的属性,也就存在着折旧损毁和保增值的问。如何让数资产实现保值增值,常在资产负债表的资产项上,财务人员喜欢按照资产的流动将产从上至下进行排列。与之相类比,决定数据资产价值的则是数据的模、活性,以及收、运用数据的能。因此,要实数的保值值,就要从扩大数据规模,提高数活性,提升收集用数据的能
1、扩大数据规模
尽管数据技术层面的应用可以无限广阔,但是受于当前阶数据收集和提取合性方面的限制,能够用于商业应用、服务于人们数要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。另一面,单体企业仅基于自己握的独立数很难了解业链各个环节数据之间的关,对消费者出的判断
因此,只有充分发挥大数据生态圈中各企业的协同效,建立起数交换机制才能有效的扩大数据规模。前阶段,很多需要共享数据的企业间竞合系同时存在,企业在享数据前需要权衡利弊,避免在共数据的时丧失
2、提高数据活性
我们道,数据类型繁多和价值密度低是大数据的重特征。只有据所有者们围绕核业务需求构建起数据间的关联关系,才能提高那些同源获取的结构化与非结构化数据的活性。例如,对于数字营中关键的业务节-消费者画,建立起统的户识标识后,才能把众多环节收集数据整合到一,更加全
3、提升收集运用数据的能
与构化数据相比,非结构化数据由于其难以用传统数库的二维逻辑来表现而被放弃。IDC的一项调查报告中:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数每年都按指增长60%。显然,加对非结构化数据的重视程度对于提整体收集用数据的
另一方面,随技术发展,传统的数据处理流程已不能满足业务需,提高数处理速度势必行。例如,O2O模用户数据实时处理有着极高的要求:用户数据伴随用户行为产生,些据往往高速实时数据流。而且O2O业务周期短,这需要实时的分析用户据并根据分析结果对户进行个性化服,通过传统的数库询方式得的“当前结果”很可能已经没有价值,必须提升对这类据的高速处理
三、推动数据交易市场建设,加速据资产化
出对数据价值的认可,当前阶段一些企业在业务需的拉动下,尝试用限额等量交换的方式进行数据交换;也一公司以CASE BY CASE的方式定价出数据。但在乏交易规则定价标准情况下,数据交易双方交易成本高,直接制了数据
金融市是现代金融体系的重要组成部分,由于其有融资、节、避险信号的功能,对于产优化配置和合理流动起到了巨大的促进作用。与之相类似,推数据交易市场的建设,必然能加速数据资产化的进程。大胆预测一,未来数据市场可能会出现数据货交易、期货,甚至是据衍生品交易。到了那个时候,据进入资产负表的时间就
数据资产化的影响和意
,1,促信科技部门的转型和信息产业的重组。数据资产化之后,息科技部门从原来的成本心,戒称服务职能部门,变利润中心,直接产生盈利和现金流。未来数据资产会渐渐成为企业的戓略产,透各个业。企业拥有数据资源的存量、价值,以及对其分析、挖掘的能力,会极大升企业的核心竞争力。数据资产化将深刻影产业结构。同时,据有权和其生的利益分配问题将会越来越深化,以数资产为核心的商业模将会在资本市中越来
,2,孵化数据交易场。出于对数据价值的认可,在以数据资产为核心的商模式中,数据戒信息的售将拥广阔的市场空间。然目前在缺乏交易规则定价标准情况下,数据交易双方承担了高交易成本,制约了数据资的流劢,但着数据交易市场的建设和规则的完善,其然能加速数据资产交易的进程。例,2015年4月14日式挂牌营的贵阳大数据交易所,GBDEX,,是经贵州省政府批准成立的个面向全国提供据交易服务的创新型交场所,向社会提供完整的数据交易、算、交付、安全保障、数据产管和融资等综合配套服务。戔至2015年年底,贵阳大数交易所交易金额已突破6000万元人民币,会员数量超过300家,接入的数据源公司超过100,数据总量超过10PB,发实际交
,3,催生复型务不技术人才新需求。数据资化对于高级数据分技能的要日益增长。随数据资产化的进程,除管理和信息系统维护的IT与业人才外,金融机构同样需要精通大数应用业务骨。例如,数据资产化需要在原有的系统和科目中加入新会计元素,需原有的会计体系进行构。金融机构可以试在独立核算的息门中加入据资产,设计数据资产会计分类和科目,利用模拟考核逐步高数据资产在
数据中心动态资产管理解决方案
数据中心动态资产管理解决
现状
当今的数据中心无论是规模、度还是复杂性都已不同往昔,拥成千上资产,从服务器、
设备到电源及冷却设施:
? IT基础设施规模庞大、离散,连线拓扑关系杂,难定位查找,率低 ? 规模设备与变更频繁,使得管理成本、维护成本和人力本大增加 ? 面临着投资的重复浪费、日益严重的设备障、资产的不明流 有效跟踪数中心资产是一续且工作
段,难以满足日益复杂的数据中心房管理要
对数据中心资产情况能否做到一目了
? 数据中心资产有哪些,某机房某机柜到底存放着多少台IT设备, ? 刀片服务部署多少台,库存有多少,保
? 能否做到准确、及时地掌握资产配、位置与
? 数据中心资源使用情况,空或满载;下一个服务器将部署在何处,是否楚, 如法做到,则需要寻求新的理
解决方案
为了应对当前数据中心资产管现状,讯科技提供一套数据中心动态资产管理解决案,配合智手段进行动态跟踪资产,对
资产做到一目了然,提升运行与管理效率,降低运营本,避重复投资或资产
资产管理
? 配置信息与统计,定位与
? 部署与维护;库存与
? 资产变更,服务器进出/迁移/离;位信息变更或
? 3D可视
智能跟踪
? 智能跟踪变更,迁移/架/服器进出 ? 自动追踪服务器精确位置(机柜体位置) ? 智能监测资产信息变并自
容量管理
? 机柜载重及U空、机房供电、IT设备资源 ? 分析与规划,调
方案部署
? 通过资产管理传感器与管理标签配合,实现产动态管理与
方案部署
全生命周期管理
? IT资产全生命周期(收-部署-维护-离架-利旧)管理,保证IT备资产可管理性、完整
性
智能跟踪IT设施
? 精准、自动、实时了解IT产库存及位
例:
? 机柜发生“供电告
? 系统自动设定“迁移”到另一个闲机柜的
? 执行迁移,自动更新信息并
3D可视化
? 机房全景仿真再,虚拟现实,直观与可视,保IT设资产可管理性
让管理人员清晰了解:
? 整个据中心机房资产的准确信息;设备线路连接与联关系 ? 清楚掌握IT产数量/位置/状态,保证可管理性、完整性及可溯 ? 设备、机柜等资源利用情况,减少过度配置或冗,最大化利用限资源 ? 精准、实了IT产库存及位置,数据中心状况目了然,管理效 协助
? 第一时间响应计划任务或遇到的问,提升服
? 准确掌握相关设备和线路的所有准数据,快
? 完成系统变更能立即更新系统数,保数据正确性
数据采集器固定资产管理解决方案
固定资
资产申购管理
资产动态管理
远程监控管理
资产盘点管理
深圳市
目 录
1业务需求 ...................................................... 1 2系统概述 ...................................................... 2 3应用流程 ...................................................... 3 4系统特点 ...................................................... 3 4.1 管理理念方面 ................................................ 3 4.2 管理形方面 ................................................ 3 4.3 管理范围方面 ................................................ 4 4.4 理流
4.5 管理功能方面 ................................................ 4
5实施效益 ...................................................... 4 5.1 全面理、责任明确 .......................................... 4 5.2 降低成本、提高率 .......................................... 5 5.3 集中调配、减少浪 .......................................... 5 5.4
5.5 应用集成、信息
6相关硬件 ...................................................... 6 7联系我们 ...................................................... 7
固定资
1业务需求
固定资产管理是企事业单位日常管的要组成部分,是保障各项工作顺 利展的重要质基础。如何对不断增加的固定资产和备加强管理,是我 机关和企事业单位
然而由于缺乏信息化手,我国大多企事业单位在定资产管理方面还 存在着许多不足之处,
家底不明:产不
盲目采购:固定资投资缺
盘点不清:资产历史不清、工盘点差导致资产流失资产重复购置; 维护滞后:资产用效率低,维
流失严重:资产处置随意,资产流管控不利,缺强力约束机制; 监管乏力:由于段的局限,管
市场竞争的加剧要求企业必须有效整合内部,提高资产投资使用效 率,才能在日益激的市场竞争赢得一席之地。科学、高效的固定资产管理 已为现代企业降低运成本、提高经济效益、建立核心
2系统概述
中光远固定资产管理系统是一款以实物管理为基础,融条码技术、远距 离 RFID 技术、线通技术于一体的专业实物资产管理软件,系统过成熟 信息化技术对固定资产实物从购置、领用、转移、调、维修、盘点、清理 到报废等面进行全方位准监管, 记录资产每次变更、 结合资产使用状态表、 资产变更明细表、产统计表等报表,正实现 “ 帐、卡、物 ” 相符。更对高 的固资产采取远离 RFID 实时监控技术,高价值固定资的随意挪 用、借与盗抢现象的
图 1 系统架构图
3 应用流程
图 2 系统应用流程图
4 系统特点
4.1 管理理念方面
明确财务固定资产与实固定资产定位与职能,明确两者之间的
4.2 管理形式方面
系统以固定资产实物为核心,以标签为主线,在资产登记时即赋每 个固定资产实物唯一的 “ 资产身份证 ” ——条形码
源头开始控制,实现资的源头管,同时引入高值资产 RFID 远程实时 控技术,
4.3管理范围方面
覆盖了企业资产管理的全部内容,不以对固定资产、低值易耗品、办 公用进行管理,还可以管理用户自定义的资产类型、资用途等,保证资产 理深入到企业的方方
4.4管理流程方面
涵盖了资产从购入到领用、用、出租、出售、转移、拨、维修、退出 的完整生命周期,实现资产整个
4.5管理功能方面
不仅提供对资产的管理功能,更资产管理的析与决策功能,使产 管理的决策水平更加科学先进,全面提企事业单位资产
5实施效益
5.1
采用信息化的管理手段对可对多机构的产信息数据进行中、全方 位、多角度的管理,将资产命周期的每一个
资产与使用机构、使用部、使用人的同步管理,真正做到“权责分
5.2
通过应用本系统,实现固定资产理的电子化和息化,可实现降低固 定资产管成本,提高
5.3
通过利用具有先进技术架构的资管信息系统,级单位可对所有下级 单位的全部数据进行集中部署,最大限度地降低金成本、风险损,促进了 资产的合
5.4
建立并完善了一套在线预系统,有的防范了风险,对资产使用及变动 信息进行全程控管理,提
5.5
通过本固定资产管理系统能够实时访问地点、不同机构不同应用的 信息系统,资产管理统与其他信息系统有效整合,实现数据来源一,资 源共享,从更好的进行集中化、行
6相关硬件
中光远 WLD3系列移动数据采集终端是一款功能强大、 能卓、 坚耐用、 维护方便的便携式智能数据采集备,用户可通过选择不同识读模块实现对一 维码、二维码或 RFID 标数据的采集,并可通过 GPRS、3G、WiFi、蓝牙等多 种无线通信方式实现采集据的无线传输。 WLD3的部署大简企业业务 作流程,提高企业工作效率,为企业来较低总拥有
产品特征
采用高性能 SAMSUNG S3C2440A 400 MHz处理器
内置 Microsoft Windows CE 5.0操作系统
3.2英
支持 Micro SD卡扩展
可选择支持一维、二
可选择 GPRS、3G、WiFi、蓝牙等多种无线通信方式
可选择增加 GPS 模块,实现物品、人员跟踪定位
内置可充电式锂电,续航间达 8小时,待机时
7联系我们
总部营销中心
地址:深圳市南山区科技园科 1号桑达技大厦 14B 编:518057 总机:0755-86027661 传
公司总部
地址:广东省深圳市光新区东坑镇明街 3号中
中光远网
地址:北京市昌平区天通苑
重庆分公司
地址:重庆市渝中区中二路 174号综合大
联系人:13808381457 唐女士
大数据时代的数据资产管理
《周一大数据管理》
虽然数据还没有被列入企业资产负债,但这只是一个时间问。-维克
伴随着大数据时代的悄然来临,对数据的重视提了前未的高度。套上大数据的环后,原本那些存放在服务器上平淡奇的陈年旧数一之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法,“大数据为新财,价值堪比石油”。大据维克则乐观预测,数据列入企业
但是,数据真的可以和资产直接划上等号吗?在获度重视的同时,很多业对数据资产的看法陷入误区。实上,数据有能成为资产,但不是所有数据都能具备资产的属性。要知就算是石油,在工业化代临前很长一段时间里,也只
一、让数据成为资产
什么样的数据能够成为资产,或者说什么样的数据有资成为产?首先让我们了解一下什么是务意义上资产:“一般来讲,资产可以为是企业拥有和控的,能够货币计量,并能够给企业带来经济利益的经济资源。”在这里,资产包含着如下几个要素:1、被业拥有
下面我们就用资产要素来点一下什么样的数据符
1、被
与专利权为代表的知识产权,数据所权问题还比较模。从拥有和控制的角度来看,数据可分为第一方数
第一方数据也可以称为甲方数据,主要来自于数据的生产。百或京东样公司在为个人客户提供搜索服或销售商品的同时,采集和整理了大量的用户行数据。借助于支付、送等后续服,电商网站还能收集到诸如用户真实姓名、电话号码、家庭住址等隐私息。这些一手数据被毫无疑义的被产拥有和制,并借助于数据挖掘或出售等方式断给数据拥有带来经济
第二方数据也可称为乙方数据。随着互联网的高速发展,各行巨头着力构建围绕核心业务生态体系,业分工愈发细致。一批像亿玛、百分点这样专业司脱颖而出。作为果销领域的领导者,亿玛通过
服务,间接积累了大量的网购用户的行为数据、广告投放数据订单据;为给购用户提供精准推荐,百分点则整了完善的商品数据库和网购用户在电商网站内的行为据。从拥有和控制角度,第二方数的所有者的确拥有对数据的掌控权,但这部分数据受制于获取路径(为甲方务获取),在使用、交换或交易的过会有些限制。需要采取匿名化以及整体化等脱敏处理理后,能实现效控制和
与第一方、第二方数据相比,第三方数据的产权问题比较复杂。出于对敏感数据泄露的心和数资产定价困方面考虑,第一方和第二方数据的拥有者很少直接进行据交或授。与之相反倒是常有从这些公司的流出的内部数据放在网上人付费下载。这也正是数据当前阶还不能和资产划等的一个生动体现。由于无法通过交易授权渠道获得,目前很多第三方数据提供商是通网络爬虫、至是黑手段获取数。从法律层面看这些数据的所有权存在疵数据即暂时拥有,不能构成资产要素。只有在建立起效数据交换、交机制后,第方数据才被真正的拥有
2、能够用货币计量
虽然从拥有和控制的角度来看,多数企业的数据都符合资产要要求。但是如用货对这些数据进行计量则是个巨大的题。传统会计的货币计量假设是指在企业众多计量位中确定用货币为单位进统一计量。币作为会计信息的统一计量单位,有利于不同企业、不同行业用同一口径衡量映其财务状况和经营成果。这也是什那存储在硬上,以GB 、PB 为计量单位的数无法直进入资负债表的
当前阶段,尽管很多企业都意识到数据作为资产的可能性,但除了极少数专以数据交易为主营业务的公,大多公司都没有为数的货币量做出适当账务处理。于数据资产的货币计量,可以参照形资产计量则。无形资产准则根据无形资产取得方式的不同,对如何确定无形资产的入价值作了规定。比如,外购无形资产应实际支的价款作为入价值;通过非货币性交易换入的无形资产,其入账价值应按非货币性交易准则的规定确定入账价值。与之相似,对于通过易手段获的数据,应按实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。对通过务、交等方式获取的数,则可以根据数据的用途,参照内部开发项目化的方式,将与获取据相关的费用出予以资化而不是直接计入当
将数据列入无形资产的好处不言:考虑到研因素,很多高科技业都具有较长的投入产出期,通过对递延资产摊销可以为企业成有效税盾,降低
3、能够
如果不能带来经济利益,再多的数据也只垃圾,企业还要这些数据支付额外的存储用。根据金证券的研究报告,目前直接利用数据为企业来经济利益的方法主要数据租售、信息租售、
一、数据租售:以四维图新、广联达表的公司,在主业务的基础上,通过对务数据的集、整理、过滤、校对、打包、发布等等系列的流程,实现了据自身的价值,为企业
二、信息租售:以彭博为代表的金融信息商,聚焦在某个业,广泛收集相关数据、度整合萃信息,以庞大的数据中心加上专用的数据终端,形成数据采集、信息萃
三、数据使能:类似于阿里金样的公司,通过对大量数据进有效的挖掘和分析,开展传统公司难以触的小额贷款业
二、数
数据既然具备资产的属性,也就存在着折旧损毁和保值增的问。如何数资产实现保值增值呢?通常在产负债表的资产项上,财务人员喜欢按照资产的动性将资产从上至下行排列。与相类比,决定数据资产价值的则是数据的规模、活性,以及收集、运用据的能力。因此,要实现数据的保值,就要从大数据规模,提高数据活性,提升收运用数据的能三个方面
1、扩大数据规模
尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔,但是受制当前段据收集和提取合法性方的限制,能够用于商业应用、服务于人的数据要远远小于论上大据能够采集和处理的数据。另一方面,单体企业仅仅基于己掌握的独立数据很难了解链个环数据之间的关系,对消费者做
因此,只有充分发挥大数据生态圈中各企业协效应,建立起数交换机制才能有效的扩大数模。当前阶,很多需要共享数据的企业间竞合关系同时存在,企业在共享数据之前要衡利弊,避免在共享数据的
2、 提高数据活性
我们知道,数据类型繁多和价值密度低是大数据的重要征。有据所有者们围绕核心业务求构建起数据间的关联关系,才能提高那不同来源获取的结化与非结化数据的活性。例如,对于数字营销中关键的业务环节-消者画像,建立起统一的用户标后,才把众多环节收集的数据整合到
3、 提
与结构化数据相比,非结构化数据由于其难以传统据的二维逻辑表来表现被放弃。IDC 的一项调查报告指出:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。显然,加强对非结化数的重程度对于提升整体收集运
另一方面,伴随着技术发展,传统的数据处理流程已不能满足业需要,提高数处理度势在必行。例如,O2O 模式对户数据实时处理有着极高的要求:用户数据伴随用户为产生,这些数据往往是速实时数据。而且O2O 业务周期短,这需要实时的分析用户数据并根据分析结果对用户行个性化服务,通过传统的数据库查询得到“当前结”很可能已经没有价值,必提升对这类据的高处理力才能应对
三、推动数据易市
出于对数据价值的认可,当前阶段一些企业在务求拉动下,尝试采用限等量交换的方式进行数据交换;有一些公司以CASE BY CASE的方式定价出售数据。但在缺乏交规则和定价标准的情况,数交双方交易成本很高,直接
金融市场是现代金融体系的重要组成部分,其具有融资、调节、避险和信号的功能,对于资的优化配置合理流动起到了巨大的促进作用。与之相类似,动数据交易市场的设,必然能加速数据资产化的进
未来数据市场有可能会出现现货交易、期货交易,甚至数据衍生品交易。到了那个时候,数进入资产负债
来自:张海涛
大数据时代数据资产管理
大数据时代数资
伴随着大数据时代的悄然来临 , 数据的得到人们的广泛认 , 对数据的重视提到了所未有的高。 数据已经作为企业重要资 产被广泛应用于利分析与预测、客关管理、合规性监管、运营风
大数据
数据就像企业的根基。然而并非所有数可能成为资产。果没有将数据视为资产加有效管理,使数据再多,对于企业 来说也只是垃圾和担。在传统企业数据产管理的过程中,以下
?数据架构失控;
?元数据管理混乱;
?数据标准缺失;
?数据
?数据增长无序;
?数据安全问题突出
导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业 IT 信息化的过程紧相连。企业的 IT 建设过程可能一蹴而就,而是通过长 期不断的迭代演进而来。在这个过程中,量数据沉睡在企业 IT 统存储介质中,没有得到充
数据资产管理的核心
究竟具备什么样的特,才可以数据定义为产呢?我们可以通过以下三个准判断:可
对于如何通过高效的数据资产管理 , 帮助企业借高量数据提供更精准的产品和务、降低成本并控制风险,从而提升业 的核心竞争力, 新炬网络董事 EVP 、 新炬软件董事 CEO 程永新提了由 “ 三个基础 ” “ 两飞轮 ” 组成的 “ 数据
三个基础:
1. 数据
“ 数据驱动一切 ” ,对于大数据时代的企业来说,一点也不过分。在企业中,我们不难看到 ERP 、 CRM 、财务系统、技术架 构、数据中心的运营和维护 …… ,这些资源都有专人责理。当数据成为企业核心资产
IT 应该只负责 How to Do的问题。改变架,应先从改变;企业的变革,应该先组织变革做起。当数据成为核心资产, 业应该设立专业责数架构和管的跨项目的专业数据管理实体化,或是虚拟的组织,不断完善数架构,提升企业在数据 规、计、开发交付的质量,将 IT 系统建设命周期从头
2. 数据治:
现在 IT 部门最悲催的, IT 部不是数据的 owner ,但当数据出现问题时却都来找 IT 部门:
实际上,数据驱动的是企业的核心业务,因此数据治理应该是 IT 部门的职责。它还要得到业务部门的广泛参与,通过部 门的沟通持续提供针企业未来态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发优级等方面的支持。共同商讨 的个标准一定最优,但却是在目前的工
3.数据
共享经济开启了新时代,数享是大数的基础。所有基互联网提供的工具解决的都是信任问,没有信任作
首先要在企业内部解决共享数据的问题。 在大数据以前, 企业是 ESB , 但人们逐渐现, 只有企业总线是无法解决问题的。 为服务的解决只是复杂的问题简单的方法封装起来,但看起来完美的调用并没有解决数据的核问题 ,如数据的安全、 质、交、价值,只是用 service 进行美封装,但并
现在通常存在一个悖论:企业建设大数据中心时投入的资金,要远大于数据中中获的收益。真正用到数据的时候,我 们才发现,数据的质量低下,影响分析精度;没有清晰数据 , 数据无法理解运用 , 数分析无从入手;无法充分利用数据 , 可以 使用于分析和应用的数据只是冰山角;数据访问不受限制 , 数据安问突 …… 种问题的产生才让我们看到,们建立的 不是大数中心,而是大数据
因此,在 企业建立大数据中心之初,就要避免单纯将据整合一而不加以有效的管理 。于中小企业,大数据的敏捷化之 道就是场化驱动。一定要围企业最根的业务需求,而不是为了大数据而大数据,不是说因为 Hadoop 火,我就一定要使 Hadoop 。中小企业需要更灵活、更快、更高性价
两个飞轮
1.
在解决好管理的基础后,才能到数据的增和变现。数据的增值与变现应分别从企
对内强化能力,数据资产增值 :对绝大多数的企业来说,并不是户够,而是没有把用户经营好。不是企业的产品和服务不 够,而是太多。企业形成了一套整的数据思维后,就要分析如何在企业内部重构产品、重构用户定义,重新审主营业 务的用户是不是最佳,用有高价的用户还没有被挖掘出来,有没长尾的价值还
经营内部后,们才
数据资产变现 :对外呈现价值 :企业对客户维度不够、品信息不全等问题时,就主动拓展到业外部,进行进行数据跨 界合作 , 补全户信息及产品流通信息 , 实现数据增值,最终
2. 场景变现
我们现在经常能听到一句:无场景驱动。貌似场景可以革一切。
基于大数据变现场景化,是数据应用的必然趋 。没数有据变为现场景的数据 , 也就意味着只会是一堆没的垃圾 ; 但要在 “ 场景营销 ” 中获胜 , 企业需要应用数进更有效的分析 , 不断完
以互联网保险为例。程永新认为未来所以的变现公都有是互联网公司,因为保险业有非常好的现金流。它没有实质性 的产品,只是一合约,因此非常容易实现互联网化。目前,互联网非车险保费主集中在四类,其中基于大的景化 品 (如网络购物、出
而 数据跨界合作推动转型升级则是传统企业据现的重要场景 。业数据增值的形式,不仅仅是据租售,或数据分析结 果的变现;而是通过跨界战略合作,用数共享来推动彼此主业务,实远高于简单的数据租售
下图展示的是业大
值得注意的是,在我们思考的时候往往是自上而下,但实际用技术落地定是自下而上的。在通过大数据设来驱动业务 的过程中,我们最有效的办法就是小步快跑, 不断找些小的场景,尝试小的台, 用质量的数据指导企业作出
(本文整理自程永新于 2015 11月, 51CTO WOT大数据技术峰会 “ 商业创新专场 ” 《大数据时代数资产管理》主题演
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